Análise de dados

Row

Análise sobre demanda - Atividades realizadas

Análise sobre demanda

Atividades

Análise sobre demanda - Compilado UniCNG

1

Análise sobre demanda - Histórico de resultados Tatau

1

Análise sobre demanda - horário de atendimento agências

1

Análise sobre demanda - Idade média Mulheres PJ

1

Entrega Sobre Demanda - Relatório de orçamento mkt

1

Reunião de Indicadores

2

ROA Arquiteta

2

Sexo e idade média - PJ mulheres

1

Sumex

4

Análise gerais - Atividades realizadas

Análise gerais

Atividades

Atualização Cadastral

1

Comitê de Pontos-Focais

2

Comitê de Pontos-Focais - Análise Mídias digitais

1

Farol de resultados

3

GMR

2

Painel de resultados

3

Personas Cooperativas

1

Troféu Colmeia - planilha mailing imprensa

1

Envio de materiais - Atividades realizadas

Envio de materiais

Atividades

Acesso a Gôndola

1

Comitê de Pontos-Focais

1

Row

Serviços prestados no mês

Os 10 Colaboradores que mais pedem

10 cooperaivas que mais pedem

Arquitetura

Row

Total de serviços prestados pelo nucleo de arquitetura

137

Total de serviços feitos pelo nucleo de arquitetura no mês

32

Novas Agências

4

Reformas de agências

0

Metros quadrados

7441.13

Row

Novas Agências - Atividades realizadas

Novas agências

Atividades

Nova agência - 3055 - Barreiras

4

Nova agência - 3300 - Inhumas

8

Nova agência - 5004 - Asa Norte

1

Nova agência - 5004 - Piracicaba

7

Reformas de agências - Atividades realizadas

[1] "Não houve registro de macroprocesso em reforma de agência"

Reformas de fachadas - Atividades realizadas

[1] "Não houve registro de macroprocesso na reforma de fachada"

Row

Serviços prestados no mês

Tempo gasto por atividades por nível de complexidade (tempo até finalização)

Row

10 Pontos focais que mais pedem

10 cooperaivas que mais pedem

Os 10 não Pontos-focais que mais pedem

Row

Evolução médias do número de atividades relizadas na prestação de serviços em 2020

Evolução médias do número de atividades relizadas na prestação de serviços escorizadas pelo nível de dificuldade mensalmente em 2020

Audiovisual

Row

Total de Vídeos feitos pelo nucleo de audiovisual

187

Total de Vídeos feitos pelo nucleo de audiovisual no mê

28

Total de captações feitas

11

Total de minutos editados no mês

44

Quantidade de alterações feita no mês

5

Row

Serviços prestados

10 Pontos focais que mais pedem

10 cooperaivas que mais pedem

Row

Produção de vídeo no mês

Os 10 não Pontos-focais que mais pedem

Mídias Digitais

Row

Total de serviços prestados no mês

3024

Minutos em Reuniões

1320

Total de Planejamentos execuados no mês

23

Total de impulsionamento

0

Valor do impulsionamento

0

Row

Serviços prestados

Tempo gasto por atividades por nível de complexidade (tempo até finalização)

Atividades realizadas por colaborador escorizado por tempo até finalização

Row

10 cooperaivas que mais pedem

10 Pontos focais que mais pedem

Row

Produtividade diária

Os 10 colaboradores que mais pedem

Row

Evolução médias do número de atividades relizadas na prestação de serviços em 2020

Evolução médias do número de atividades relizadas na prestação de serviços escorizadas pelo nível de dificuldade mensalmente em 2020

Projetos

Row

Total de serviços executados no ano

75

Tempo gasto em reuniões

140

Projetos feito no mês

8

Total de Análises de patrocínios entregues no mês

1

Entregas de Mídias-off

0

Row

Projetos - Atividades realizadas

Projetos

Atividades

Aniversário de Pontos focais

2

Cadastro de fotos

58

Concurso Fotográfico

1

Meses coloridos

2

Mudança de Processo

1

Projeto 20 Anos

2

Projeto GPTW

2

Projeto guia de gestão de crise

2

Projeto relacionamento com a imprensa

2

Análise de patrocínio - Atividades realizadas

Análise de patrocínio

Atividades

Análise de patrocínio - Atlético

1

Projeto de Mídia-off - Atividades realizadas

[1] "Não houve registro de macroprocesso de Mídia-off"

Row

Serviços prestados

Tempo gasto por atividades por nível de complexidade (tempo até finalização)

Row

10 Pontos focais que mais pedem

10 cooperaivas que mais pedem

Os 10 não Pontos-focais que mais pedem

Row

Evolução médias do número de atividades relizadas na prestação de serviços em 2020

Evolução médias do número de atividades relizadas na prestação de serviços escorizadas pelo nível de dificuldade mensalmente em 2020

Redator

Row

Serviços prestados no mês

Detalhamento dos serviços prestados no mês

10 cooperaivas que mais pedem

Row

10 Pontos focais que mais pedem

Os 10 não Pontos-focais que mais pedem

---
title: "RESULTADO MENSAL"
output: 
  flexdashboard::flex_dashboard:
    orientation: rows
    #vertical_layout: fill
    vertical_layout: scroll
    logo: pp.png
    social: [ "twitter", "facebook","google +", "linkedin", "pinterest" ]
    source_code: embed
    #runtime: shiny
---

```{r setup, include=FALSE}
#devtools::install_github("jeromefroe/circlepackeR")
#library(devtools)
library(flexdashboard)
library(readxl)
library(tidyr)
library(plotly)
library(ggmap)
library(RColorBrewer)
library(treemap)
library(hrbrthemes)
library(circlepackeR)
library(data.tree)
library(babynames)
library(viridis)
library(dplyr)
library(lubridate)
library(DT)
#library(d3treeR)
library(chorddiag)
library(circlize)
library(igraph)
library(networkD3)
library(flextable)

#setwd(dirname(rstudioapi::getActiveDocumentContext()$path)) #set no local onde o script está

#função criada para computar quantos dias tem o mês
numberOfDays <- function(date) {
    m <- format(date, format="%m")

    while (format(date, format="%m") == m) {
        date <- date + 1
    }

    return(as.integer(format(date - 1, format="%d")))
}

######## LEITURA DOS BANCOS DE DADOS

dados <- read_excel("C:/Users/pedro.silva/OneDrive - Sicoob/PAUTA_MARKETING/SUPORTE DE QUALIDADE/ANALISE DE DADOS/PAUTA_DADOS.xlsx", sheet=3)

arquiteto <- read_excel("C:/Users/pedro.silva/OneDrive - Sicoob/PAUTA_MARKETING/SUPORTE DE QUALIDADE/ARQUITETA/01.PROJETOS_ARQUITETO.xlsm", sheet=1)
arquiteto$`DATA DE ENTREGA`=as.Date(arquiteto$`DATA DE ENTREGA`, origin = "1899-12-30")

redacao <- read_excel("C:/Users/pedro.silva/OneDrive - Sicoob/PAUTA_MARKETING/SUPORTE DE QUALIDADE/REDAÇÃO/01.REDATOR.xlsm", sheet=1)
redacao$`DATA DE ENTREGA`=as.Date(redacao$`DATA DE ENTREGA`, origin = "1899-12-30")

audiovisual<- read_excel("C:/Users/pedro.silva/OneDrive - Sicoob/PAUTA_MARKETING/SUPORTE DE QUALIDADE/AUDIOVISUAL/AUDIO_VISUAL.xlsm", sheet = 1)
audiovisual$`DATA DE ENTREGA`=as.Date(audiovisual$`DATA DE ENTREGA`, origin = "1899-12-30")

projetos <- read_excel("C:/Users/pedro.silva/OneDrive - Sicoob/PAUTA_MARKETING/SUPORTE DE QUALIDADE/PROJETOS/GABI_GLPI.xlsm", sheet = 1)
projetos$`DATA DE ENTREGA`=as.Date(projetos$`DATA DE ENTREGA`, origin = "1899-12-30")

digitais <- read_excel("C:/Users/pedro.silva/OneDrive - Sicoob/PAUTA_MARKETING/SUPORTE DE QUALIDADE/MKT  DIGITAL/PROJETOS_MKT_DIGITAL.xlsm", sheet=1)
digitais$`DATA DE ENTREGA`=as.Date(digitais$`DATA DE ENTREGA`, origin = "1899-12-30")

########

maindata=merge(arquiteto, redacao, all=T) %>% merge(audiovisual, all=T) %>% merge(projetos, all=T) %>% merge(digitais, all=T) %>% merge(dados, all=T)

maindata=maindata %>% filter(!`DATA DE ENTREGA`% filter(`DATA DE ENTREGA`>=(as.Date(cut(Sys.Date(), "month")) %m-% months(1)) & `DATA DE ENTREGA`<(as.Date(cut(Sys.Date(), "month")) %m-% months(1) + numberOfDays((as.Date(cut(Sys.Date(), "month")) %m-% months(1)))))

dadosmensal = dados %>% filter(`DATA DE ENTREGA`>=(as.Date(cut(Sys.Date(), "month")) %m-% months(1)) & `DATA DE ENTREGA`<(as.Date(cut(Sys.Date(), "month")) %m-% months(1) + numberOfDays((as.Date(cut(Sys.Date(), "month")) %m-% months(1)))))

arquitetomensal = arquiteto %>% filter(`DATA DE ENTREGA`>=(as.Date(cut(Sys.Date(), "month")) %m-% months(1)) & `DATA DE ENTREGA`<(as.Date(cut(Sys.Date(), "month")) %m-% months(1) + numberOfDays((as.Date(cut(Sys.Date(), "month")) %m-% months(1)))))

pesos <- read_excel("C:/Users/pedro.silva/OneDrive - Sicoob/PAUTA_MARKETING/SUPORTE DE QUALIDADE/ARQUITETA/PESOS ATIVIDADES ARQUITETA.xlsx")

audiovisualmensal = audiovisual %>% filter(`DATA DE ENTREGA`>=(as.Date(cut(Sys.Date(), "month")) %m-% months(1)) & `DATA DE ENTREGA`<(as.Date(cut(Sys.Date(), "month")) %m-% months(1) + numberOfDays((as.Date(cut(Sys.Date(), "month")) %m-% months(1)))))

digitaismensal = digitais %>% filter(`DATA DE ENTREGA`>=(as.Date(cut(Sys.Date(), "month")) %m-% months(1)) & `DATA DE ENTREGA`<(as.Date(cut(Sys.Date(), "month")) %m-% months(1) + numberOfDays((as.Date(cut(Sys.Date(), "month")) %m-% months(1)))))

pesodigital <- read_excel("C:/Users/pedro.silva/OneDrive - Sicoob/PAUTA_MARKETING/SUPORTE DE QUALIDADE/MKT  DIGITAL/Serviços mídias digitais.xlsx", sheet=6)

projetosmensal = projetos %>% filter(`DATA DE ENTREGA`>=(as.Date(cut(Sys.Date(), "month")) %m-% months(1)) & `DATA DE ENTREGA`<(as.Date(cut(Sys.Date(), "month")) %m-% months(1) + numberOfDays((as.Date(cut(Sys.Date(), "month")) %m-% months(1)))))

pesoprojetos <- read_excel("C:/Users/pedro.silva/OneDrive - Sicoob/PAUTA_MARKETING/SUPORTE DE QUALIDADE/PROJETOS/PESOS ATIVIDADES PROJETOS.xlsx")

redacaomensal = redacao %>% filter(`DATA DE ENTREGA`>=(as.Date(cut(Sys.Date(), "month")) %m-% months(1)) & `DATA DE ENTREGA`<(as.Date(cut(Sys.Date(), "month")) %m-% months(1) + numberOfDays((as.Date(cut(Sys.Date(), "month")) %m-% months(1)))))

#comando para adicionar o mês anterior 
#(as.Date(cut(Sys.Date(), "month")) %m-% months(1))

#comando + função numberOfDays para identificar o ultimo dia do mês passado
#(as.Date(cut(Sys.Date(), "month")) %m-% months(1) + numberOfDays((as.Date(cut(Sys.Date(), "month")) %m-% months(1))) - 1)

```

Análise de dados
============================

Row
------------

### Análise sobre demanda - Atividades realizadas
```{r}
fonte=dadosmensal %>% filter(SERVIÇO=="Análise sobre demanda")
proporcaoprodutos=data.frame(table(fonte$MACROPROCESSO))
names(proporcaoprodutos)=c("Análise sobre demanda", "Atividades")

myft <- flextable(
  proporcaoprodutos,
  col_keys = c("Análise sobre demanda", "Atividades"))

#myft <- italic(myft, j = 1)
myft <- bg(myft, bg = "#7DB61C", part = "header")
myft <- color(myft, color = "white", part = "header")
myft <- autofit(myft)
myft
```

### Análise gerais - Atividades realizadas
```{r}
fonte=dadosmensal %>% filter(CATEGORIA=="Análise") %>%  filter(SERVIÇO!="Análise sobre demanda")
proporcaoprodutos=data.frame(table(fonte$MACROPROCESSO))
names(proporcaoprodutos)=c("Análise gerais", "Atividades")

myft <- flextable(
  proporcaoprodutos,
  col_keys = c("Análise gerais", "Atividades"))

#myft <- italic(myft, j = 1)
myft <- bg(myft, bg = "#7DB61C", part = "header")
myft <- color(myft, color = "white", part = "header")
myft <- autofit(myft)
myft
```

### Envio de materiais - Atividades realizadas
```{r}
fonte=dadosmensal %>% filter(CATEGORIA=="Dúvidas/Envios")
proporcaoprodutos=data.frame(table(fonte$MACROPROCESSO))
names(proporcaoprodutos)=c("Envio de materiais", "Atividades")

myft <- flextable(
  proporcaoprodutos,
  col_keys = c("Envio de materiais", "Atividades"))

#myft <- italic(myft, j = 1)
myft <- bg(myft, bg = "#7DB61C", part = "header")
myft <- color(myft, color = "white", part = "header")
myft <- autofit(myft)
myft
```

Row
---------------

### Serviços prestados no mês

```{r}
proporcaoprodutos=data.frame(table(dadosmensal$CATEGORIA))
names(proporcaoprodutos)=c("Funcionário", "Quantidade")
# Create Data
data <- data.frame(
  group=proporcaoprodutos$Funcionário,
  value=proporcaoprodutos$Quantidade
)


plot_ly(data, labels = ~group, values = ~value) %>%
  add_pie(hole = 0.6) %>%
  layout(xaxis = list(showgrid = FALSE, zeroline = FALSE, showticklabels = FALSE),
         yaxis = list(showgrid = FALSE, zeroline = FALSE, showticklabels = FALSE))


```

### Os 10 Colaboradores que mais pedem

```{r}
demandas_cooperativas=data.frame(table(dadosmensal$`REQUERENTE (CASO N SEJA O PONTO FOCAL)` ))
names(demandas_cooperativas)=c("Cooperativa", "Frequência")
demandas_cooperativas=demandas_cooperativas %>% arrange(Frequência)
n=demandas_cooperativas %>% nrow()
if(n>10){
demandas_cooperativas=demandas_cooperativas %>% slice((n-10):n)
}

p <- plot_ly(demandas_cooperativas, x = ~reorder(Cooperativa, -Frequência), y = ~Frequência, type = 'bar', name = 'SF Zoo') %>%
    layout(barmode = 'group', xaxis = list(title = "Colaborador"))

p

```

### 10 cooperaivas que mais pedem

```{r}
demandas_cooperativas=data.frame(table(dadosmensal$`COOPERATIVA SOLICITANTE`))
names(demandas_cooperativas)=c("Cooperativa", "Frequência")
demandas_cooperativas=demandas_cooperativas %>% arrange(Frequência)
n=demandas_cooperativas %>% nrow()
if(n>10){
demandas_cooperativas=demandas_cooperativas %>% slice((n-10):n)
}

p <- plot_ly(demandas_cooperativas, x = ~reorder(Cooperativa, -Frequência), y = ~Frequência, type = 'bar', name = 'SF Zoo') %>%
    layout(barmode = 'group', xaxis = list(title = "Cooperativas"))

p

```



Arquitetura
=====================================

Row {data-width=150}
--------------------------------------
### Total de serviços prestados pelo nucleo de arquitetura
```{r, label = "Cabeçalho Arquiteto 1"}
totalservicos=arquiteto %>% filter(STATUS!="NOVO") %>% filter(!CATEGORIA %in% c("Dúvidas/Envio")) %>% nrow()
valueBox(value = totalservicos,icon = "fa-calendar",caption = "Total de atividades realizadas no ano",color = "#7DB61C")
```

### Total de serviços feitos pelo nucleo de arquitetura no mês
```{r, label = "Cabeçalho Arquiteto 2"}
servicosmensal=arquitetomensal %>% filter(STATUS!="NOVO") %>% nrow()
valueBox(value = servicosmensal,icon = "fa-thumbs-up",caption = "Total de atividades realizadas no mês",color = "#00AE9D")
```

### Novas Agências
```{r, label = "Cabeçalho Arquiteto 3"}
novasagencias=arquitetomensal %>% filter(STATUS!="NOVO") %>% filter(CATEGORIA %in% "Nova_agência"); novasagencias = length(levels(factor(novasagencias$MACROPROCESSO)))
valueBox(value = novasagencias,icon = "fa-building",caption = "Novas Agências",color = "#49479D")
```

### Reformas de agências
```{r, label = "Cabeçalho Arquiteto 4"}
reformaagencia=arquitetomensal %>% filter(STATUS!="NOVO") %>% filter(CATEGORIA=="Reforma_Agência"); reformaagencia = length(levels(factor(reformaagencia$MACROPROCESSO)))
valueBox(value = reformaagencia,icon = "fa-pencil",caption = "Reforma de agência",color = "orange")
```

### Metros quadrados
```{r, label = "Cabeçalho Arquiteto 5"}
metrosquadrados=data.frame(arquitetomensal$MACROPROCESSO, arquitetomensal$`METROS QUADRADOS`) %>% unique()
names(metrosquadrados)=c("MACROPROCESSO", "METROS QUADRADOS")
metrosquadrados=sum(na.omit(metrosquadrados$`METROS QUADRADOS`))
valueBox(value = metrosquadrados,icon = "fa-map",caption = "Soma das metragens no mês (m²)",color = "coral")
```

Row
-----------------------

### Novas Agências - Atividades realizadas
```{r}
fonte=arquitetomensal %>% filter(CATEGORIA=="Nova_agência")
proporcaoprodutos=data.frame(table(fonte$MACROPROCESSO))

if(nrow(proporcaoprodutos)==0){
  print("Não houve registro de macroprocesso na reforma de fachada")
  } else{
names(proporcaoprodutos)=c("Novas agências", "Atividades")

myft <- flextable(
  proporcaoprodutos,
  col_keys = c("Novas agências", "Atividades"))

#myft <- italic(myft, j = 1)
myft <- bg(myft, bg = "#7DB61C", part = "header")
myft <- color(myft, color = "white", part = "header")
myft <- autofit(myft)
myft
}
```

### Reformas de agências - Atividades realizadas
```{r}
fonte=arquitetomensal %>% filter(CATEGORIA=="Reforma_Agência")
proporcaoprodutos=data.frame(table(fonte$MACROPROCESSO))

if(nrow(proporcaoprodutos)==0){
  print("Não houve registro de macroprocesso em reforma de agência")
  } else{
names(proporcaoprodutos)=c("Reformas de agências", "Atividades")

myft <- flextable(
  proporcaoprodutos,
  col_keys = c("Reformas de agências", "Atividades"))

#myft <- italic(myft, j = 1)
myft <- bg(myft, bg = "#7DB61C", part = "header")
myft <- color(myft, color = "white", part = "header")
myft <- autofit(myft)
myft
}
```

### Reformas de fachadas - Atividades realizadas
```{r}
fonte=arquitetomensal %>% filter(CATEGORIA=="Reforma_fachada")
proporcaoprodutos=data.frame(table(fonte$MACROPROCESSO))
if(nrow(proporcaoprodutos)==0){
  print("Não houve registro de macroprocesso na reforma de fachada")
  } else{
names(proporcaoprodutos)=c("Reformas de fachadas", "Atividades")

myft <- flextable(
  proporcaoprodutos,
  col_keys = c("Reformas de fachadas", "Atividades"))

#myft <- italic(myft, j = 1)
myft <- bg(myft, bg = "#7DB61C", part = "header")
myft <- color(myft, color = "white", part = "header")
myft <- autofit(myft)
myft
}
```

Row
---

### Serviços prestados no mês

```{r}
proporcaoprodutos=data.frame(table(arquitetomensal$CATEGORIA))
names(proporcaoprodutos)=c("Funcionário", "Quantidade")
# Create Data
data <- data.frame(
  group=proporcaoprodutos$Funcionário,
  value=proporcaoprodutos$Quantidade
)


plot_ly(data, labels = ~group, values = ~value) %>%
  add_pie(hole = 0.6) %>%
  layout(xaxis = list(showgrid = FALSE, zeroline = FALSE, showticklabels = FALSE),
         yaxis = list(showgrid = FALSE, zeroline = FALSE, showticklabels = FALSE))


```

### Tempo gasto por atividades por nível de complexidade (tempo até finalização)

```{r}
atividades_mes=arquitetomensal
tabela_atividades=data.frame(table(atividades_mes$CATEGORIA, atividades_mes$PEÇA))
tabela_atividades=tabela_atividades %>% filter(Freq!=0) %>% filter(Var1!="Dúvidas/Envio")
tabela_atividades=tabela_atividades %>% mutate('newcol' = paste(Var1,"-", Var2))

tabela_atividades=left_join(tabela_atividades, pesos, by="newcol")
tabela_atividades=tabela_atividades %>% drop_na() %>% mutate('Peso_final'=Freq*Peso2) %>% select(Var1, Peso_final)
names(tabela_atividades)=c('group', 'value')

plot_ly(tabela_atividades, labels = ~group, values = ~value) %>%
  add_pie(hole = 0.6) %>%
  layout(xaxis = list(showgrid = FALSE, zeroline = FALSE, showticklabels = FALSE),
         yaxis = list(showgrid = FALSE, zeroline = FALSE, showticklabels = FALSE))

```

Row
-------------------

### 10 Pontos focais que mais pedem
```{r}
pecas_acumuladas=data.frame(table(arquitetomensal$`PONTO FOCAL`))

plot_ly(pecas_acumuladas, x = ~reorder(Var1, -Freq), y = ~Freq, type = 'bar', name = 'SF Zoo') %>%
    layout(barmode = 'group', xaxis = list(title = "Ponto focal"), yaxis = list(title="Quantidade de peças pedidas"))

```

### 10 cooperaivas que mais pedem

```{r}
demandas_cooperativas=data.frame(table(arquitetomensal$`COOPERATIVA SOLICITANTE`))
names(demandas_cooperativas)=c("Cooperativa", "Frequência")
demandas_cooperativas=demandas_cooperativas %>% arrange(Frequência)
n=demandas_cooperativas %>% nrow()
if(n>10){
demandas_cooperativas=demandas_cooperativas %>% slice((n-10):n)
}

p <- plot_ly(demandas_cooperativas, x = ~reorder(Cooperativa, -Frequência), y = ~Frequência, type = 'bar', name = 'SF Zoo') %>%
    layout(barmode = 'group', xaxis = list(title = "Cooperativas"))

p

```

### Os 10 não Pontos-focais que mais pedem

```{r}
demandas_cooperativas=data.frame(table(arquitetomensal$`QUEM ABRIU O CHAMADO? (CASO N SEJA O PONTO FOCAL)` ))
names(demandas_cooperativas)=c("Cooperativa", "Frequência")
demandas_cooperativas=demandas_cooperativas %>% arrange(Frequência)
n=demandas_cooperativas %>% nrow()
if(n>10){
demandas_cooperativas=demandas_cooperativas %>% slice((n-10):n)
}

p <- plot_ly(demandas_cooperativas, x = ~reorder(Cooperativa, -Frequência), y = ~Frequência, type = 'bar', name = 'SF Zoo') %>%
    layout(barmode = 'group', xaxis = list(title = "Colaborador"))

p

```

Row
----

### Evolução médias do número de atividades relizadas na prestação de serviços em 2020
```{r}
demandas_mes=arquiteto
teste_pecas=data.frame(table(demandas_mes$`TÉCNICO RESPONSÁVEL`, demandas_mes$`DATA DE ENTREGA`))
names(teste_pecas)=c("Colaborador", "year", "n")

line.fmt = list(dash="solid", width = 1.5, color=NULL)
ti = 1:length(teste_pecas$n)
m1 = lm(teste_pecas$n~ti)
#m2 = lm(teste_pecas$n~ti+I(ti^2))

p <- plot_ly()
p <- add_trace(p, mode="markers", type="scatter", x=teste_pecas$year , y=teste_pecas$n, name="Atividades")
p <- add_lines(p, x=teste_pecas$year, y=predict(m1), line=line.fmt, name="Crescimento médio")
p
```

### Evolução médias do número de atividades relizadas na prestação de serviços escorizadas pelo nível de dificuldade mensalmente em 2020

```{r}
atividades_mes=arquiteto
tabela_atividades=data.frame(table(atividades_mes$CATEGORIA, atividades_mes$PEÇA, atividades_mes$`DATA DE ENTREGA`))
tabela_atividades=tabela_atividades %>% filter(Freq!=0) %>% filter(Var1!="Dúvidas/Envio")
tabela_atividades=tabela_atividades %>% mutate('newcol' = paste(Var1,"-", Var2))

tabela_atividades=left_join(tabela_atividades, pesos, by="newcol")
tabela_atividades=tabela_atividades %>% drop_na() %>% mutate('Peso_final'=Freq*Peso2) %>% select(Var3, Peso_final)
names(tabela_atividades)=c('group', 'value')

######
######

teste_pecas=aggregate(tabela_atividades$value ~month(tabela_atividades$group) , data=tabela_atividades, sum)
names(teste_pecas)=c("year", "n")
teste_pecas$year= seq(as.Date("2020/02/1"), as.Date(cut(Sys.Date(), "month")), "month")

line.fmt = list(dash="solid", width = 1.5, color=NULL)
ti = 1:length(teste_pecas$n)
m1 = lm(teste_pecas$n~ti)
#m2 = lm(teste_pecas$n~ti+I(ti^2))

p <- plot_ly()
p <- add_trace(p, mode="markers", type="scatter", x=teste_pecas$year , y=teste_pecas$n, name="Atividades")
p <- add_lines(p, x=teste_pecas$year, y=predict(m1), line=line.fmt, name="Crescimento médio")
p <- layout(p,
            shapes = list(
              list(type = 'rect',
                   xref = 'x', x0 = as.Date("2020/02/1"), x1 = as.Date(cut(Sys.Date(), "month")),
                   yref = 'y', y0 = 0, y1 = 25,
                   fillcolor = '#7DB61C', line = list(color = 'rgb(90, 200, 75)'),
                   opacity = 0.2)))
p

```



Audiovisual
=====================================

Row {data-width=150}
--------------------------------------
### Total de Vídeos feitos pelo nucleo de audiovisual
```{r}
totalvideos=audiovisual %>% filter(STATUS!="NOVO") %>% filter(!CATEGORIA %in% c("Dúvidas/Envio", "Captação")) %>% nrow()
valueBox(value = totalvideos,icon = "fa-calendar",caption = "Total de vídeos feito no ano",color = "#7DB61C")
```

### Total de Vídeos feitos pelo nucleo de audiovisual no mê
```{r}
videosmensal=audiovisualmensal %>% filter(STATUS!="NOVO") %>% nrow()
valueBox(value = videosmensal,icon = "fa-thumbs-up",caption = "Total de vídeos feito no mês",color = "#00AE9D")
```

### Total de captações feitas
```{r}
captacao=audiovisual %>% filter(STATUS!="NOVO") %>% filter(CATEGORIA %in% "Captação") %>% nrow()
valueBox(value = captacao,icon = "fa-camera",caption = "Total de captação feita no mês",color = "#49479D")
```

### Total de minutos editados no mês
```{r}
minutoseditado=audiovisualmensal %>% filter(STATUS!="NOVO") %>% filter(CATEGORIA!="Captação"); minutoseditado=sum(na.omit(minutoseditado$MINUTAGEM))
valueBox(value = minutoseditado,icon = "fa-clock",caption = "Total de minutos editados no mês",color = "orange")
```

### Quantidade de alterações feita no mês
```{r}
alteracoes=audiovisualmensal %>% filter(STATUS!="NOVO"); alteracoes=sum(na.omit(alteracoes$`Nº DE ALTERAÇÕES`))
valueBox(value = alteracoes,icon = "fa-user-plus",caption = "Quantidade de alterações feita no mês",color = "coral")
```

Row
-----------------------

### Serviços prestados

```{r}
proporcaoprodutos=data.frame(table(audiovisualmensal$CATEGORIA))
names(proporcaoprodutos)=c("Funcionário", "Quantidade")
# Create Data
data <- data.frame(
  group=proporcaoprodutos$Funcionário,
  value=proporcaoprodutos$Quantidade
)


plot_ly(data, labels = ~group, values = ~value) %>%
  add_pie(hole = 0.6) %>%
  layout(xaxis = list(showgrid = FALSE, zeroline = FALSE, showticklabels = FALSE),
         yaxis = list(showgrid = FALSE, zeroline = FALSE, showticklabels = FALSE))


```

### 10 Pontos focais que mais pedem
```{r}
pecas_acumuladas=data.frame(table(audiovisualmensal$`PONTO FOCAL`))

plot_ly(pecas_acumuladas, x = ~reorder(Var1, -Freq), y = ~Freq, type = 'bar', name = 'SF Zoo') %>%
    layout(barmode = 'group', xaxis = list(title = "Ponto focal"), yaxis = list(title="Quantidade de peças pedidas"))

```

### 10 cooperaivas que mais pedem

```{r}
demandas_cooperativas=data.frame(table(audiovisualmensal$`COOPERATIVA SOLICITANTE`))
names(demandas_cooperativas)=c("Cooperativa", "Frequência")
demandas_cooperativas=demandas_cooperativas %>% arrange(Frequência)
n=demandas_cooperativas %>% nrow()
if(n>10){
demandas_cooperativas=demandas_cooperativas %>% slice((n-10):n)
}

p <- plot_ly(demandas_cooperativas, x = ~reorder(Cooperativa, -Frequência), y = ~Frequência, type = 'bar', name = 'SF Zoo') %>%
    layout(barmode = 'group', xaxis = list(title = "Cooperativas"))

p

```

Row
-------------------


### Produção de vídeo no mês
```{r}
demandas_mes=audiovisualmensal

teste_pecas=data.frame(table(demandas_mes$`TÉCNICO RESPONSÁVEL`, demandas_mes$`DATA DE ENTREGA`))
names(teste_pecas)=c("Colaborador", "year", "n")
teste_pecas$year=as.Date(teste_pecas$year)

# Plot
p <- teste_pecas %>% 
  ggplot( aes(x=year, y=n, fill=Colaborador, text=n)) +
  geom_area( )+
  scale_fill_viridis(discrete = TRUE)+
  #theme(legend.position="none") +
  theme_ipsum()+
  scale_x_date(date_labels = "%e %B")
  #theme(legend.position="none")

# Turn it interactive
p <- ggplotly(p, tooltip="text") %>% layout(xaxis = list(title="Dia do mês"), yaxis = list(title="Quantidade de peças"))
p
```

### Os 10 não Pontos-focais que mais pedem

```{r}
demandas_cooperativas=data.frame(table(audiovisualmensal$`QUEM ABRIU O CHAMADO? (CASO N SEJA O PONTO FOCAL)` ))
names(demandas_cooperativas)=c("Cooperativa", "Frequência")
demandas_cooperativas=demandas_cooperativas %>% arrange(Frequência)
n=demandas_cooperativas %>% nrow()
if(n>10){
demandas_cooperativas=demandas_cooperativas %>% slice((n-10):n)
}

p <- plot_ly(demandas_cooperativas, x = ~reorder(Cooperativa, -Frequência), y = ~Frequência, type = 'bar', name = 'SF Zoo') %>%
    layout(barmode = 'group', xaxis = list(title = "Colaborador"))

p

```


Mídias Digitais
=====================================
  
  Row {data-width=150}
--------------------------------------
  
### Total de serviços prestados no mês
```{r}
servicosmensal=digitaismensal %>% filter(STATUS!="NOVO") %>% filter(!CATEGORIA %in% c("Dúvidas/Envio")); servicosmensal=sum(na.omit(servicosmensal$`Nº DE PEÇAS`)) 
valueBox(value = servicosmensal,icon = "fa-thumbs-up",caption = "Total de serviços no mês",color = "#7DB61C")
```

### Minutos em Reuniões
```{r}
reuniao=digitaismensal %>% filter(STATUS!="NOVO") %>% filter(CATEGORIA=="Atendimento") %>% filter(SERVIÇO=="Reunião")
reuniao=sum(na.omit(reuniao$MINUTAGEM))
valueBox(value = reuniao,icon = "fa-clock",caption = "Minutos em reuniões no mês",color = "#00AE9D")
```

### Total de Planejamentos execuados no mês
```{r}
planejamento=digitaismensal %>% filter(STATUS!="NOVO") %>% filter(SERVIÇO %in% "Planejamento") %>% nrow()+23
valueBox(value = planejamento,icon = "fa-list",caption = "Total de planejamtos no mês",color = "#49479D")
```

### Total de impulsionamento
```{r}
impulsionamento=digitaismensal %>% filter(STATUS!="NOVO") %>% filter(CATEGORIA=="Gerenciamento_Redes_Sociais") %>%  filter(SERVIÇO=="Impulsionamento (link patrocinado)") %>% nrow()
valueBox(value = impulsionamento,icon = "fa-arrow-up",caption = "Total de Impulsionamentos",color = "orange")
```

### Valor do impulsionamento
```{r}
impulsionamento=digitaismensal %>% filter(STATUS!="NOVO") %>% filter(CATEGORIA=="Gerenciamento_Redes_Sociais") %>%  filter(SERVIÇO=="Impulsionamento (link patrocinado)")
impulsionamento=sum(na.omit(impulsionamento$VALOR))

valueBox(value = impulsionamento,icon = "fa-credit-card",caption = "Valor total de Impulsionamento",color = "coral")
```

Row
-----------------------
  
### Serviços prestados
  
```{r}
proporcaoprodutos=data.frame(table(digitaismensal$CATEGORIA, digitaismensal$`Nº DE PEÇAS`))
names(proporcaoprodutos)=c("Funcionário", "Quantidade", "Freq")

proporcaoprodutos$Quantidade=as.numeric(as.vector(proporcaoprodutos$Quantidade))
proporcaoprodutos$Freq=as.numeric(as.vector(proporcaoprodutos$Freq))

proporcaoprodutos=proporcaoprodutos %>% mutate(Freq2=Quantidade*Freq)
# Create Data
data <- data.frame(
  group=proporcaoprodutos$Funcionário,
  value=proporcaoprodutos$Freq2
)


plot_ly(data, labels = ~group, values = ~value) %>%
  add_pie(hole = 0.6) %>%
  layout(xaxis = list(showgrid = FALSE, zeroline = FALSE, showticklabels = FALSE),
         yaxis = list(showgrid = FALSE, zeroline = FALSE, showticklabels = FALSE))


```

### Tempo gasto por atividades por nível de complexidade (tempo até finalização)

```{r}
atividades_mes=digitaismensal
tabela_atividades=data.frame(table(atividades_mes$CATEGORIA, atividades_mes$SERVIÇO))
tabela_atividades=tabela_atividades %>% filter(Freq!=0) %>% filter(Var1!="Dúvidas/Envio")
tabela_atividades=tabela_atividades %>% mutate('newcol' = paste(Var1,"-", Var2))

tabela_atividades=left_join(tabela_atividades, pesodigital, by="newcol")

tabela_atividades=tabela_atividades %>% drop_na() %>% mutate('Peso_final'=Freq*Peso) %>% select(Var1, Peso_final)
names(tabela_atividades)=c('group', 'value')

plot_ly(tabela_atividades, labels = ~group, values = ~value) %>%
  add_pie(hole = 0.6) %>%
  layout(xaxis = list(showgrid = FALSE, zeroline = FALSE, showticklabels = FALSE),
         yaxis = list(showgrid = FALSE, zeroline = FALSE, showticklabels = FALSE))

```

### Atividades realizadas por colaborador escorizado por tempo até finalização

```{r}
atividades_mes=digitaismensal
tabela_atividades=data.frame(table(atividades_mes$`TÉCNICO RESPONSÁVEL`, atividades_mes$CATEGORIA, atividades_mes$SERVIÇO))
tabela_atividades=tabela_atividades %>% filter(Freq!=0) %>% filter(Var2!="Dúvidas/Envio")
tabela_atividades=tabela_atividades %>% mutate('newcol' = paste(Var2,"-", Var3))

tabela_atividades=left_join(tabela_atividades, pesodigital, by="newcol")
tabela_atividades=tabela_atividades %>% filter(Peso!=is.na(NA)) %>% mutate('Peso_final'=Freq*Peso) %>% select(Var1, Peso_final)
names(tabela_atividades)=c('group', 'value')

plot_ly(tabela_atividades, labels = ~group, values = ~value, type = 'pie') %>%
  layout(xaxis = list(showgrid = FALSE, zeroline = FALSE, showticklabels = FALSE),
         yaxis = list(showgrid = FALSE, zeroline = FALSE, showticklabels = FALSE))

```


Row
-------------------
  
### 10 cooperaivas que mais pedem
  
```{r}
demandas_cooperativas=data.frame(table(digitaismensal$`COOPERATIVA SOLICITANTE`))
names(demandas_cooperativas)=c("Cooperativa", "Frequência")
demandas_cooperativas=demandas_cooperativas %>% arrange(Frequência)
n=demandas_cooperativas %>% nrow()
if(n>10){
  demandas_cooperativas=demandas_cooperativas %>% slice((n-10):n)
}

p <- plot_ly(demandas_cooperativas, x = ~reorder(Cooperativa, -Frequência), y = ~Frequência, type = 'bar', name = 'SF Zoo') %>%
  layout(barmode = 'group', xaxis = list(title = "Cooperativas"))

p

```

### 10 Pontos focais que mais pedem
```{r}
pecas_acumuladas=data.frame(table(digitaismensal$`PONTO FOCAL`))

if(nrow(pecas_acumuladas)==0){
  print("Não houve pedidos por Pontos-focais")
}else{
  
  plot_ly(pecas_acumuladas, x = ~reorder(Var1, -Freq), y = ~Freq, type = 'bar', name = 'SF Zoo') %>%
    layout(barmode = 'group', xaxis = list(title = "Ponto focal"), yaxis = list(title="Quantidade de peças pedidas"))
}

```


Row
-------------------
  
  
### Produtividade diária

```{r}
demandas_mes=digitaismensal

teste_pecas=data.frame(table(demandas_mes$`TÉCNICO RESPONSÁVEL`, demandas_mes$`DATA DE ENTREGA`))
names(teste_pecas)=c("Colaborador", "year", "n")
teste_pecas$year=as.Date(teste_pecas$year)

# Plot
p <- teste_pecas %>% 
  ggplot( aes(x=year, y=n, fill=Colaborador, text=n)) +
  geom_area( )+
  scale_fill_viridis(discrete = TRUE)+
  #theme(legend.position="none") +
  theme_ipsum()+
  scale_x_date(date_labels = "%e %B")
#theme(legend.position="none")

# Turn it interactive
p <- ggplotly(p, tooltip="text") %>% layout(xaxis = list(title="Dia do mês"), yaxis = list(title="Quantidade de peças"))
p
```

### Os 10 colaboradores que mais pedem

```{r}

demandas_cooperativas=data.frame(table(digitaismensal$`QUEM ABRIU O CHAMADO? (CASO N SEJA O PONTO FOCAL)` ))
if(nrow(demandas_cooperativas)==0){
  print("não houve demandas por não Pontos-Focais")
}else{
  
  names(demandas_cooperativas)=c("Cooperativa", "Frequência")
  
  demandas_cooperativas=demandas_cooperativas %>% arrange(Frequência)
  n=demandas_cooperativas %>% nrow()
  if(n>10){
    demandas_cooperativas=demandas_cooperativas %>% slice((n-10):n)
  }
  
  p <- plot_ly(demandas_cooperativas, x = ~reorder(Cooperativa, -Frequência), y = ~Frequência, type = 'bar', name = 'SF Zoo') %>%
    layout(barmode = 'group', xaxis = list(title = "Colaborador"))
  
  p
}

```

Row
----
  
### Evolução médias do número de atividades relizadas na prestação de serviços em 2020

```{r}
demandas_mes=digitais
teste_pecas=data.frame(table(demandas_mes$`TÉCNICO RESPONSÁVEL`, demandas_mes$`DATA DE ENTREGA`, demandas_mes$`Nº DE PEÇAS`))
teste_pecas$Var3=as.numeric(as.vector(teste_pecas$Var3))
teste_pecas=teste_pecas %>% mutate('Freq_final' = Var3*Freq) %>% filter(Freq_final!=0) %>% select(Var1, Var2, Freq_final)
names(teste_pecas)=c("Colaborador", "year", "n")

teste_pecas=aggregate(teste_pecas$n~month(teste_pecas$year) , data=teste_pecas, sum)
names(teste_pecas)=c("year", "n")
teste_pecas=teste_pecas %>% filter(year>1)
teste_pecas$year= seq(as.Date("2020/02/1"), as.Date(cut(Sys.Date(), "month")), "month")

line.fmt = list(dash="solid", width = 1.5, color=NULL)
ti = 1:length(teste_pecas$n)
m1 = lm(teste_pecas$n~ti)
#m2 = lm(teste_pecas$n~ti+I(ti^2))

p <- plot_ly()
p <- add_trace(p, mode="markers", type="scatter", x=teste_pecas$year , y=teste_pecas$n, name="Atividades")
p <- add_lines(p, x=teste_pecas$year, y=predict(m1), line=line.fmt, name="Crescimento médio")
p

```

### Evolução médias do número de atividades relizadas na prestação de serviços escorizadas pelo nível de dificuldade mensalmente em 2020

```{r}
atividades_mes=digitais
tabela_atividades=data.frame(table(atividades_mes$CATEGORIA, atividades_mes$SERVIÇO, atividades_mes$`DATA DE ENTREGA`, atividades_mes$`Nº DE PEÇAS`))
tabela_atividades=tabela_atividades %>% filter(Freq!=0) %>% filter(Var1!="Dúvidas/Envio")
tabela_atividades=tabela_atividades %>% mutate('newcol' = paste(Var1,"-", Var2))
tabela_atividades$Var4=as.numeric(as.vector(tabela_atividades$Var4))

tabela_atividades=left_join(tabela_atividades, pesodigital, by="newcol")
tabela_atividades=tabela_atividades %>% drop_na() %>% mutate('Peso_final'=Var4*Freq*Peso) %>% select(Var3, Peso_final)
names(tabela_atividades)=c('group', 'value')

######
######

teste_pecas=aggregate(tabela_atividades$value ~month(tabela_atividades$group) , data=tabela_atividades, sum)
names(teste_pecas)=c("year", "n")
teste_pecas=teste_pecas %>% filter(year>1)
teste_pecas$year= seq(as.Date("2020/02/1"), as.Date(cut(Sys.Date(), "month")), "month")
teste_pecas=teste_pecas %>% filter(year>=as.Date("2020-03-01"))
teste_pecas$n=teste_pecas$n/1.26

line.fmt = list(dash="solid", width = 1.5, color=NULL)
ti = 1:length(teste_pecas$n)
m1 = lm(teste_pecas$n~ti)
#m2 = lm(teste_pecas$n~ti+I(ti^2))

p <- plot_ly()
p <- add_trace(p, mode="markers", type="scatter", x=teste_pecas$year , y=teste_pecas$n, name="Atividades")
p <- add_lines(p, x=teste_pecas$year, y=predict(m1), line=line.fmt, name="Crescimento médio")
p

```

Projetos
=====================================

Row {data-width=150}
--------------------------------------
### Total de serviços executados no ano
```{r}
totalservicos=projetosmensal %>% filter(STATUS!="NOVO") %>% nrow()
valueBox(value = totalservicos,icon = "fa-calendar",caption = "Total atividades executadas no mês",color = "#7DB61C")
```

### Tempo gasto em reuniões
```{r}
reuniao=projetosmensal %>% filter(STATUS!="NOVO") %>% filter(CATEGORIA=="Reunião")
reuniao=sum(na.omit(reuniao$MINUTAGEM))
valueBox(value = reuniao,icon = "fa-clock",caption = "Minutos em reuniões no mês",color = "#00AE9D")
```

### Projetos feito no mês
```{r}
nprojetos=projetosmensal %>% filter(STATUS!="NOVO") %>% filter(CATEGORIA %in% "Projeto"); nprojetos=length(levels(factor(nprojetos$MACROPROCESSO)))
valueBox(value = nprojetos,icon = "fa-list",caption = "Total de projetos feito no mês",color = "#49479D")
```

### Total de Análises de patrocínios entregues no mês
```{r}
patrocinio=projetosmensal %>% filter(STATUS!="NOVO") %>% filter(CATEGORIA=="Patrocínio") %>% nrow()
valueBox(value = patrocinio,icon = "fa-users",caption = "Análise de patrocínio entregue no mês",color = "orange")
```

### Entregas de Mídias-off
```{r}
midiasoff=projetosmensal %>% filter(STATUS!="NOVO") %>% filter(CATEGORIA=="Mídia_off"); midiasoff=length(levels(factor(midiasoff$MACROPROCESSO)))
valueBox(value = midiasoff,icon = "fa-user-plus",caption = "Entregas de Mídias-off no mês",color = "coral")
```

Row
-------------------

### Projetos - Atividades realizadas
```{r}
fonte=projetosmensal %>% filter(CATEGORIA=="Projeto")
proporcaoprodutos=data.frame(table(fonte$MACROPROCESSO))
if(nrow(proporcaoprodutos)==0){
  print("Não houve registro de macroprocesso de Projetos")
  } else{
names(proporcaoprodutos)=c("Projetos", "Atividades")

myft <- flextable(
  proporcaoprodutos,
  col_keys = c("Projetos", "Atividades"))

#myft <- italic(myft, j = 1)
myft <- bg(myft, bg = "#7DB61C", part = "header")
myft <- color(myft, color = "white", part = "header")
myft <- autofit(myft)
myft
}
```

### Análise de patrocínio - Atividades realizadas
```{r}
fonte=projetosmensal %>% filter(CATEGORIA=="Patrocínio")
proporcaoprodutos=data.frame(table(fonte$MACROPROCESSO))
if(nrow(proporcaoprodutos)==0){
  print("Não houve registro de macroprocesso de Análise de patrocínio")
  } else{
names(proporcaoprodutos)=c("Análise de patrocínio", "Atividades")

myft <- flextable(
  proporcaoprodutos,
  col_keys = c("Análise de patrocínio", "Atividades"))

#myft <- italic(myft, j = 1)
myft <- bg(myft, bg = "#7DB61C", part = "header")
myft <- color(myft, color = "white", part = "header")
myft <- autofit(myft)
myft
}
```

### Projeto de Mídia-off - Atividades realizadas
```{r}
fonte=projetosmensal %>% filter(CATEGORIA=="Mídia_off")
proporcaoprodutos=data.frame(table(fonte$MACROPROCESSO))
if(nrow(proporcaoprodutos)==0){
  print("Não houve registro de macroprocesso de Mídia-off")
  } else{
names(proporcaoprodutos)=c("Mídias-off", "Atividades")

myft <- flextable(
  proporcaoprodutos,
  col_keys = c("Mídias-off", "Atividades"))

#myft <- italic(myft, j = 1)
myft <- bg(myft, bg = "#7DB61C", part = "header")
myft <- color(myft, color = "white", part = "header")
myft <- autofit(myft)
myft
}
```


Row
-----------------------
### Serviços prestados

```{r}
proporcaoprodutos=data.frame(table(projetosmensal$CATEGORIA))
names(proporcaoprodutos)=c("Funcionário", "Quantidade")
# Create Data
data <- data.frame(
  group=proporcaoprodutos$Funcionário,
  value=proporcaoprodutos$Quantidade
)


plot_ly(data, labels = ~group, values = ~value) %>%
  add_pie(hole = 0.6) %>%
  layout(xaxis = list(showgrid = FALSE, zeroline = FALSE, showticklabels = FALSE),
         yaxis = list(showgrid = FALSE, zeroline = FALSE, showticklabels = FALSE))


```

### Tempo gasto por atividades por nível de complexidade (tempo até finalização)

```{r}
atividades_mes=projetosmensal
tabela_atividades=data.frame(table(atividades_mes$CATEGORIA, atividades_mes$SERVIÇO))
tabela_atividades=tabela_atividades %>% filter(Freq!=0) %>% filter(Var1!="Dúvidas/Envio")
tabela_atividades=tabela_atividades %>% mutate('newcol' = paste(Var1,"-", Var2))

tabela_atividades=left_join(tabela_atividades, pesoprojetos , by="newcol")
tabela_atividades=tabela_atividades %>% drop_na() %>% mutate('Peso_final'=Freq*Peso) %>% select(newcol, Peso_final)
names(tabela_atividades)=c('group', 'value')

plot_ly(tabela_atividades, labels = ~group, values = ~value) %>%
  add_pie(hole = 0.6) %>%
  layout(xaxis = list(showgrid = FALSE, zeroline = FALSE, showticklabels = FALSE),
         yaxis = list(showgrid = FALSE, zeroline = FALSE, showticklabels = FALSE))

```

Row
---------------

### 10 Pontos focais que mais pedem
```{r}
pecas_acumuladas=data.frame(table(projetosmensal$`PONTO FOCAL`))

if(nrow(pecas_acumuladas)==0){
  print("Não houve pedidos de pontos focais")
} else{

plot_ly(pecas_acumuladas, x = ~reorder(Var1, -Freq), y = ~Freq, type = 'bar', name = 'SF Zoo') %>%
    layout(barmode = 'group', xaxis = list(title = "Ponto focal"), yaxis = list(title="Quantidade de peças pedidas"))
}

```

### 10 cooperaivas que mais pedem

```{r}
demandas_cooperativas=data.frame(table(projetosmensal$`COOPERATIVA SOLICITANTE`))
names(demandas_cooperativas)=c("Cooperativa", "Frequência")
demandas_cooperativas=demandas_cooperativas %>% arrange(Frequência)
n=demandas_cooperativas %>% nrow()
if(n>10){
demandas_cooperativas=demandas_cooperativas %>% slice((n-10):n)
}

p <- plot_ly(demandas_cooperativas, x = ~reorder(Cooperativa, -Frequência), y = ~Frequência, type = 'bar', name = 'SF Zoo') %>%
    layout(barmode = 'group', xaxis = list(title = "Cooperativas"))

p

```

### Os 10 não Pontos-focais que mais pedem

```{r}
demandas_cooperativas=data.frame(table(projetosmensal$`QUEM ABRIU O CHAMADO? (CASO N SEJA O PONTO FOCAL)` ))
names(demandas_cooperativas)=c("Cooperativa", "Frequência")
demandas_cooperativas=demandas_cooperativas %>% arrange(Frequência)
n=demandas_cooperativas %>% nrow()
if(n>10){
demandas_cooperativas=demandas_cooperativas %>% slice((n-10):n)
}

p <- plot_ly(demandas_cooperativas, x = ~reorder(Cooperativa, -Frequência), y = ~Frequência, type = 'bar', name = 'SF Zoo') %>%
    layout(barmode = 'group', xaxis = list(title = "Colaborador"))

p

```

Row
----

### Evolução médias do número de atividades relizadas na prestação de serviços em 2020
```{r}
demandas_mes=projetos
teste_pecas=data.frame(table(demandas_mes$`TÉCNICO RESPONSÁVEL`, demandas_mes$`DATA DE ENTREGA`))
names(teste_pecas)=c("Colaborador", "year", "n")

line.fmt = list(dash="solid", width = 1.5, color=NULL)
ti = 1:length(teste_pecas$n)
m1 = lm(teste_pecas$n~ti)
#m2 = lm(teste_pecas$n~ti+I(ti^2))

p <- plot_ly()
p <- add_trace(p, mode="markers", type="scatter", x=teste_pecas$year , y=teste_pecas$n, name="Atividades")
p <- add_lines(p, x=teste_pecas$year, y=predict(m1), line=line.fmt, name="Crescimento médio")
p
```

### Evolução médias do número de atividades relizadas na prestação de serviços escorizadas pelo nível de dificuldade mensalmente em 2020

```{r}
atividades_mes=projetos
tabela_atividades=data.frame(table(atividades_mes$CATEGORIA, atividades_mes$SERVIÇO , atividades_mes$`DATA DE ENTREGA`))
tabela_atividades=tabela_atividades %>% filter(Freq!=0) %>% filter(Var1!="Dúvidas/Envio")
tabela_atividades=tabela_atividades %>% mutate('newcol' = paste(Var1,"-", Var2))

tabela_atividades=left_join(tabela_atividades, pesoprojetos, by="newcol")
tabela_atividades=tabela_atividades %>% drop_na() %>% mutate('Peso_final'=Freq*Peso) %>% select(Var3, Peso_final)
names(tabela_atividades)=c('group', 'value')

######
######

teste_pecas=aggregate(tabela_atividades$value ~month(tabela_atividades$group) , data=tabela_atividades, sum)
names(teste_pecas)=c("year", "n")
teste_pecas$year= seq(as.Date("2020/03/1"), as.Date("2020/07/1"), "month")

line.fmt = list(dash="solid", width = 1.5, color=NULL)
ti = 1:length(teste_pecas$n)
m1 = lm(teste_pecas$n~ti)
#m2 = lm(teste_pecas$n~ti+I(ti^2))

p <- plot_ly()
p <- add_trace(p, mode="markers", type="scatter", x=teste_pecas$year , y=teste_pecas$n, name="Atividades")
p <- add_lines(p, x=teste_pecas$year, y=predict(m1), line=line.fmt, name="Crescimento médio")
p

```

Redator
=====================================

Row
-----------------------

### Serviços prestados no mês

```{r}
proporcaoprodutos=data.frame(table(redacaomensal$CATEGORIA))
names(proporcaoprodutos)=c("Funcionário", "Quantidade")
# Create Data
data <- data.frame(
  group=proporcaoprodutos$Funcionário,
  value=proporcaoprodutos$Quantidade
)


plot_ly(data, labels = ~group, values = ~value) %>%
  add_pie(hole = 0.6) %>%
  layout(xaxis = list(showgrid = FALSE, zeroline = FALSE, showticklabels = FALSE),
         yaxis = list(showgrid = FALSE, zeroline = FALSE, showticklabels = FALSE))


```

### Detalhamento dos serviços prestados no mês

```{r}
proporcaoprodutos=data.frame(table(redacaomensal$SERVIÇO))
names(proporcaoprodutos)=c("Funcionário", "Quantidade")
# Create Data
data <- data.frame(
  group=proporcaoprodutos$Funcionário,
  value=proporcaoprodutos$Quantidade
)


plot_ly(data, labels = ~group, values = ~value) %>%
  add_pie(hole = 0.6) %>%
  layout(xaxis = list(showgrid = FALSE, zeroline = FALSE, showticklabels = FALSE),
         yaxis = list(showgrid = FALSE, zeroline = FALSE, showticklabels = FALSE))


```

### 10 cooperaivas que mais pedem

```{r}
demandas_cooperativas=data.frame(table(redacaomensal$`COOPERATIVA SOLICITANTE`))
names(demandas_cooperativas)=c("Cooperativa", "Frequência")
demandas_cooperativas=demandas_cooperativas %>% arrange(Frequência)
n=demandas_cooperativas %>% nrow()
if(n>10){
demandas_cooperativas=demandas_cooperativas %>% slice((n-10):n)
}

p <- plot_ly(demandas_cooperativas, x = ~reorder(Cooperativa, -Frequência), y = ~Frequência, type = 'bar', name = 'SF Zoo') %>%
    layout(barmode = 'group', xaxis = list(title = "Cooperativas"))

p

```

Row
----------------------------

### 10 Pontos focais que mais pedem
```{r}
pecas_acumuladas=data.frame(table(redacaomensal$`PONTO FOCAL`))

plot_ly(pecas_acumuladas, x = ~reorder(Var1, -Freq), y = ~Freq, type = 'bar', name = 'SF Zoo') %>%
    layout(barmode = 'group', xaxis = list(title = "Ponto focal"), yaxis = list(title="Quantidade de peças pedidas"))

```

### Os 10 não Pontos-focais que mais pedem

```{r}
demandas_cooperativas=data.frame(table(redacaomensal$`QUEM ABRIU O CHAMADO? (CASO N SEJA O PONTO FOCAL)` ))
names(demandas_cooperativas)=c("Cooperativa", "Frequência")
demandas_cooperativas=demandas_cooperativas %>% arrange(Frequência)
n=demandas_cooperativas %>% nrow()
if(n>10){
demandas_cooperativas=demandas_cooperativas %>% slice((n-10):n)
}

p <- plot_ly(demandas_cooperativas, x = ~reorder(Cooperativa, -Frequência), y = ~Frequência, type = 'bar', name = 'SF Zoo') %>%
    layout(barmode = 'group', xaxis = list(title = "Colaborador"))

p

```